Aperçu
Based on the book, AI Doctor, by Ronald M. Razmi.
This course explores how artificial intelligence is revolutionizing healthcare, from enhancing diagnostics to improving patient care. It provides practical insights into AI's role in operational efficiency, healthcare economics, and business models.
Through a non-technical approach, learners will gain a comprehensive understanding of AI’s potential to reshape healthcare systems. The course will cover both the benefits and challenges of implementing AI in various healthcare sectors.
What makes this course unique is its blend of theory with real-world applications. It provides a strategic overview of AI's impact on healthcare, focusing on practical examples and case studies.
Ideal for healthcare professionals, researchers, business leaders, and investors, the course is also suitable for medical students and tech enthusiasts looking to explore AI’s transformative role in healthcare. No prior technical expertise is required.
Copyright © 2024 by Ronald M. Razmi.
Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
Programme
- Histoire de l'IA et sa promesse dans les soins de santé
Dans cette section, nous explorons l'évolution de l'IA des années 1940 à nos jours, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux, leurs limites et leurs applications dans les soins de santé.
- Construire des algorithmes médicaux robustes
Dans cette section, nous examinons les défis liés à la qualité des données, la standardisation et la sécurité dans le secteur de la santé, en soulignant leur impact sur la fiabilité et la performance de l'IA médicale.
- Obstacles à l'adoption de l'IA dans les soins de santé
Dans cette section, nous examinons les obstacles à l'adoption de l'IA dans les soins de santé, y compris le coût, le manque de talents, les problèmes de confiance et les défis réglementaires. Les concepts clés se concentrent sur des solutions pratiques pour surmonter ces obstacles.
- Facteurs de l'adoption de l'IA dans les soins de santé
Dans cette section, nous examinons comment la disponibilité des données, la puissance de calcul et les pénuries de ressources en santé favorisent l'adoption de l'IA. Les concepts clés incluent l'impact des politiques, l'efficacité des coûts et les applications de la médecine de précision.
- Diagnostics
Dans cette section, nous examinons le rôle de l'IA dans les diagnostics de santé et l'interprétation des données.
- Thérapeutiques
Dans cette section, nous examinons les thérapies numériques en santé mentale, les maladies chroniques et la croissance du marché.
- Soutien à la décision clinique
Dans cette section, nous explorons le soutien décisionnel piloté par l'IA, les défis de l'intégration des données et l'importance des formats structurés.
- Santé et bien-être de la population
Dans cette section, nous explorons la personnalisation de la santé et du bien-être pilotée par l'IA, en nous concentrant sur l'analyse des données en temps réel des dispositifs portables et la modélisation prédictive pour des solutions de santé individualisées et évolutives.
- Flux de travail clinique
Dans cette section, nous explorons le rôle de l'IA dans les flux de travail cliniques, réduisant l'épuisement professionnel et améliorant l'efficacité grâce à l'automatisation.
- Administration et opérations
Dans cette section, nous examinons les inefficacités administratives dans les soins de santé, en nous concentrant sur les coûts, la complexité des assurances et le rôle de l'IA dans la rationalisation des flux de travail et la réduction des dépenses.
- Applications de l'IA en sciences de la vie
Dans cette section, nous explorons le rôle de l'IA dans l'analyse des données génomiques et cliniques, l'amélioration de la découverte de médicaments et la création de bases de données structurées pour les applications en sciences de la vie.
- Quelles applications de santé de l'IA sont prêtes pour leur moment ?
Dans cette section, nous examinons la préparation des applications de l'IA dans les soins de santé, en nous concentrant sur le traitement du langage naturel pour le soutien à la décision clinique, l'apprentissage profond pour la détection des AVC et les MLL pour leur utilisation au point de soins. La discussion met en évidence l'alignement entre la maturité technique et la pertinence clinique.
- Le modèle économique pour les acheteurs de solutions d'IA santé
Dans cette section, nous examinons les cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé pour identifier ceux avec un retour sur investissement mesurable, en nous concentrant sur les applications cliniques, administratives et en sciences de la vie qui améliorent l'efficacité et les résultats.
- Comment construire et investir dans les meilleures entreprises d'IA santé
Dans cette section, nous explorons l'identification de modèles d'affaires viables en IA dans les soins de santé, l'analyse des rôles des parties prenantes et l'évaluation du retour sur investissement pour les applications en sciences de la vie.
Enseigné par
Wiley-Expert Edge Course Instructors
Matières
Artificial Intelligence
